语义实体识别的置信度

[eunij-peanut]

请问进行关键信息提取时，如何得到语义实体识别过程中，每个实体识别结果的置信度？

[GreatV]

在进行语义实体识别（Named Entity Recognition, NER）时，每个识别结果的置信度通常来源于模型的计算概率。具体方法包括：

1. 模型输出概率

   • 许多 NER 模型（如基于 Transformer 的 BERT、BiLSTM+CRF）在最后一层会输出实体类别的概率分布，最高的概率值可作为置信度。

2. Softmax 归一化

   • 对于基于分类的方法，模型直接计算出每种标签的 Softmax 概率，最高值可作为置信度衡量指标。例如，如果“人名”标签的概率是 0.85，意味着模型有 85% 置信度。

3. CRF（条件随机场）的边界置信度

   • 若使用 CRF 层来优化序列标注，通常可以计算出序列得分，并利用归一化计算置信度。

4. 词级别与序列级别置信度

   • 词级别（token-level）置信度：每个 token 的分类概率。
   • 序列级别（entity-level）置信度：可以取组成该实体所有 token 的最低置信度，或者取均值。

5. 启发式方法

   • 例如，使用多个模型（ensemble 学习）计算多个预测结果，并取平均或投票结果计算置信度。

从相关讨论 Detection confidence score 中可知，在 OCR 任务中，类别识别通常附带置信度分数，类似的方法也可用于 NER，确保结果的可信度可访问并用于进一步调整。

如果你使用的是特定的 NER 框架或 API，建议查阅其相关文档，以获取针对具体实现的置信度计算方法。

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